法庭科学视频中人像动态特征检验
视频监控图像中的异常行为检测与识别
视频监控图像中的异常行为检测与识别随着科技的发展，视频监控系统在公共安全和个人财产保护中扮演着重要角色。
然而，由于监控摄像头数量的增加和大规模视频数据的积累，人工监控变得越来越困难和低效。
所以，开发自动化的视频监控程序来检测和识别异常行为变得至关重要。
异常行为检测与识别是指对视频监控图像中的行为进行分析和判断，以识别可能的威胁和异常行为的算法或系统。
首先，异常行为检测是通过分析视频图像中的各种特征来确定行为是否正常。
这些特征可以包括人的移动轨迹、速度、姿势、形状和尺寸等。
通过对正常行为进行建模，可以将异常行为定义为与已知模式之间的差异。
例如，当一个人在夜间穿越街道时被监控到，这一行为可能是异常的，因为街上没有其他人或车辆。
其次，异常行为识别需要将检测到的异常行为与已知的行为类型进行分类。
为了实现这一目标，可以采用机器学习和计算机视觉等技术。
首先，通过提取行为特征并构建行为特征空间，将每个行为映射到特征空间中的一个点。
然后，通过分类算法将特征空间中的点划分为不同的类别。
最后，通过将新检测到的异常行为映射到特征空间并判断它们属于哪个类别，来实现行为识别。
在实际应用中，异常行为检测与识别可以应用于各种场景，如公共交通领域、银行、商场和机场等。
在公共交通领域中，可以利用视频监控图像来检测和识别携带可疑物品或在非法地点等异常行为。
在银行和商场中，可以检测和识别潜在的盗窃行为和欺诈活动。
在机场中，可以利用异常行为检测技术来监控旅客，以提高安全性和减少恐怖袭击的风险。
然而，需要注意的是，在实际应用过程中，异常行为检测与识别仍然面临着一些挑战。
首先，监控场景的复杂性和环境变化会对算法的准确性和鲁棒性产生影响。
例如，光照条件的改变、物体间的遮挡和摄像头的位置调整等都可能导致检测和识别的错误。
其次，算法的实时性和性能也是需要关注的问题，特别是在大规模视频数据的处理和分析方面。
最后，隐私问题也需要考虑，特别是在对个人或群体行为进行分析时。
基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述
基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述一、本文概述随着视频监控技术的广泛应用和技术的快速发展，基于视频的人体异常行为识别与检测已成为当前研究的热点和难点问题。
该技术旨在通过分析监控视频，自动检测并识别出人体的异常行为，如暴力行为、跌倒、异常行走姿势等，从而为安全监控、智能监控等领域提供有效的技术支持。
本文旨在综述基于视频的人体异常行为识别与检测技术的研究现状、发展趋势以及面临的挑战，以期为后续研究提供参考和借鉴。
本文首先介绍了基于视频的人体异常行为识别与检测的基本概念和研究意义，阐述了该技术在安全监控、智能交通、医疗护理等领域的应用价值。
接着，本文综述了近年来国内外在该领域的研究进展，包括基于传统图像处理的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法等。
在此基础上，本文分析了各种方法的优缺点，并指出了当前研究中存在的问题和挑战。
本文展望了基于视频的人体异常行为识别与检测技术的发展趋势和未来研究方向，以期为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。
二、人体异常行为识别与检测的基本理论人体异常行为识别与检测是计算机视觉和领域的重要研究方向，其基本理论涉及多个学科的知识。
本部分将介绍人体异常行为识别与检测的基本理论，包括人体行为的表示、特征提取、行为分类与识别以及异常检测的基本原理。
人体行为的表示是实现异常行为识别与检测的基础。
人体行为可以通过多种方式表示，如时空轨迹、姿态序列、骨骼点运动等。
这些表示方法旨在捕捉人体行为的时空特性和动态变化，为后续的特征提取和分类提供基础。
特征提取是行为识别与检测的关键步骤。
通过对人体行为的表示进行特征提取，可以提取出行为的关键信息，如运动模式、姿态变化、行为速度等。
这些特征对于区分正常行为和异常行为至关重要。
常见的特征提取方法包括时域分析、频域分析、运动轨迹分析、姿态分析等。
接下来，行为分类与识别是异常行为检测的核心环节。
通过利用机器学习、深度学习等分类算法，将提取出的特征输入到分类器中，实现对人体行为的分类与识别。
人形侦测算法原理
人形侦测算法原理人形侦测算法原理人形侦测算法是一种计算机视觉算法，通过在图像或视频中识别和定位人形来实现对人的侦测。
人形侦测是计算机视觉中的一个基本任务，广泛应用于安全监控、行人检测、行为分析等领域。
一般而言，人形侦测算法可以分为两个主要阶段：特征提取和目标定位。
1.特征提取特征提取是人形侦测算法的第一阶段，其目的是通过在图像或视频中提取具有判别能力的特征，识别出可能存在的人形。
常用的特征提取方法包括：- Haar特征：Haar特征是一种基于图像亮度变化的特征描述子。
它可以通过计算图像中不同位置和大小窗口的亮度差异，来提取具有判别能力的特征。
Haar特征计算简单，速度快，广泛应用于实时人形侦测算法中。
- HOG特征：HOG特征是一种直方图梯度特征，通过计算图像中每个像素点的梯度方向和梯度幅值，进而构建局部直方图描述子。
HOG特征具有旋转不变性和局部统计特性，适用于人形侦测任务，尤其是在复杂背景下。
- CNN特征：卷积神经网络（CNN）是一种深度学习网络结构，通过多层卷积和池化操作，可以学习出具有判别能力的特征表示。
在人形侦测领域，基于CNN的特征提取方法如基于图片的深度学习网络SSD 和YOLO等，已经取得了较好的性能。
在特征提取阶段，算法会对输入的图像或视频进行预处理，如图像缩放、灰度化等操作，以便更好地提取特征。
2.目标定位目标定位是人形侦测算法的第二阶段，其目的是利用特征提取阶段得到的特征，通过一定的算法和模型，对人形进行定位和识别。
常用的目标定位方法包括：-滑动窗口：滑动窗口是一种简单而直观的目标定位方法。
它通过在不同位置和尺度的窗口上计算特征，并使用分类器对窗口进行判断，来确定是否存在人形。
滑动窗口方法可以实现多尺度检测，但由于计算量大，效率较低。
-区域候选：区域候选是一种更高效的目标定位方法。
它首先使用一些快速的图像分割或边缘检测算法，将图像划分为若干区域，然后在每个区域中进行特征计算和分类判断，以确定是否存在人形。
基于视频技术的正常人步态辨识研究
基于视频技术的正常人步态辨识研究近年来，随着科技的飞速发展，基于视频技术的正常人步态辨识已呈现出愈加精准的趋势，并开始被广泛应用于公共安全、区分犯罪等领域。
所谓正常人步态辨识，是指从行人行走时产生的视频流图像中，根据行人的步态特征进行识别和辨识。
正常人步态辨识技术，经过多年深入研究，已经成熟，其原理包括两种方法：基于姿态估计方法和基于运动计量学方法。
基于姿态估计方法，是指从视频中获取到需要检测的行人姿势信息，然后对比计算不同人的步态差异。
该方法需要先对人体骨架建模、定位和姿态估计，然后根据相似性度量对比处理，进而对步态建模和分类区分。
该方法具有很高的准确度和抗干扰性，但是对视频质量、人体姿态和服装等因素具有较高的要求。
基于运动计量学方法，是指通过识别行人步伐图形的形状和运动状态，提取人体的轻微运动特征，从而完成步态辨识。
该方法主要是通过人体运动信息进行建模和分类，对视频质量和人体姿态的要求较低，但鲁棒性相对较差，如行走速度和跳跃等因素会影响结果的准确性。
总之，基于视频技术的正常人步态辨识研究已经非常成熟，标志着数字图像处理技术已经愈加成熟和完善。
它的应用也非常广泛，例如公共安全领域，如在公共场所使用无限监视技术，检测和辨识行人是否可疑或危险人物。
在相关研究领域，正常人步态分析已经逐步与智能家居、恶意软件检测、人体身份识别等领域相结合。
在未来，视频技术不仅可以更加方便地监控行为和区分人物，而且还可以帮助我们更好地了解身体动作的标准化和掌握身体健康状况。
例如，还可以采取视频技术进行人体运动分析和人体姿势识别。
这些技术有可能应用于我们日常生活，例如训练身体姿势、运动和瑜伽等项目，也有可能成为医疗监控系统、智能家居的核心技术，从而提高人们的生活质量和健康水平。
总之，基于视频技术的正常人步态辨识研究已经成为热门领域。
尽管目前尚需要不断加强模型对人体姿态和运动的适应性，但正常人步态辨识技术的成功应用，不仅可以提升我们对行人行为的监管和评估水平，还可以帮助我们更好地探索出更广阔的发展领域。
视频取证中加权聚类人脸识别方法
２１ ０ ０年 第 １ 期 Ｏ
计 算 机 与 数 字 工 程
Ｃ ｍｐ ｔｒ＆ Ｄｉｉａ Ｅｎ ｉｅ ｒｎ ｏ ｕｅ ｇｔｌ ｇｎ ｅ ｉｇ
Ｖｏ ． ８ Ｎｏ １ １３ ． ０
ｌ５ ２
视 频 取 证 中加 权 聚 类 人 脸 识 别 方 法
周建 华
（ 南警察学院计算机系 湖 长沙 ４０３ ） １ １ ８
摘
要
提 出 了 一 种 基 于 特 征 加 权 聚 类 的视 频 人 脸 图像 识 别 方 法 。该 方法 指定 样 本 人 脸 图像 特 征 点 ， 过 增 加 特 征 点 通
多方向窗 口加权 计算 ， 使得 中心特征点 四周各 点具 有相异权重 ， 利用加权 聚类人脸识 别方法检测限制搜索 区域 ， 最后 根据每
Ａｂ ｔａ ｔ Ａ ｕ ｎ ｆｃ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｍｅ ｈ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ｔ ｒ ｉ ｈ ｅ ｌ ｓ ｅ ｏ ｉ ｅ ｏ ｅ ｓｃ ｓ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ Ｔｈ ｓ ｓ ｒ ｃ ｈ ｍａ ａ ｅ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｔ ｏ ａ ｅ ｎ ｆａ ｕ ｅ ｗｅｇ ｔ ｄ ｃｕ ｔ ｒ ｆ ｒ ｖ ｄ ｏ ｆ ｒ ｎ ｉｓ ｉ ｒ ｓ ｎ ｅ ． ｉ ｉ
中 图分 类 号
Ｗ ｅｇ ｅ ｕｓ ｅ ｃ ｃ ｇ ｔｏ ｅ ｈ ｄ ｉ ｄ ｏ Ｆｏ ｅ ｉ ｓ ｉ ｈｔ ｄ Ｃｌ ｔ ｒ Ｆａ ｅ Ｒｅ ｏ ｎｉｉ ｎ Ｍ ｔ ｏ ｎ Ｖｉ ｅ ｒ ｎｓｃ
Ｚｈｏ Ｊｉｎｈｕａ ｕ ａ
（ ｐ ｒ ｍｅ ｔ ｆＣｏ ｕ ｅ ，Ｈｕ ａ ｌ ｅＡｃ ＆、 ｙ Ｄｅ ａ ｔ ｎ ｍｐ ｔ ｒ ｏ ｎ ｎ Ｐｏ ｉ ａ ｍ ，Ｃｈ ｎ ｓ ａ ４ ０ ３ ） ｃ ａ ｇｈ １ １８
监控视频中的行为识别与异常检测
监控视频中的行为识别与异常检测随着科技不断的发展，监控视频技术已经成为了许多场所的必备设备。
不论是商场、银行、地铁站，还是小区、学校、公园等公共场所，都离不开监控视频的存在。
监控视频的作用不仅在于保障场所的安全性，也能够起到大众监管的作用。
而在这些监控视频中，行为识别与异常检测成为了一个非常关键的环节。
一、监控视频中的行为识别行为识别，就是对监控视频中的人、车辆等进行检测，分析其行为，从而判断其是否存在可疑行为。
在现代的监控视频中，常用的行为识别技术主要有以下几种：1. 人物检测：通过对监控视频中的人物进行检测，从而确定人物在监控区域中的位置，以及其运动轨迹。
2. 人脸检测：通过对监控视频中出现的人脸进行检测，可以识别出人物的身份信息，从而做到有效监测。
3. 车辆检测：在监控视频中，通过对车辆的轮廓、特征等进行检测，可以对车辆进行识别，从而判断车辆的转向或是目的地等。
通过这些核心技术，行为识别系统能够在实时监控视频中，对不同类型的目标进行识别，并将识别到的结果信息进行分析。
二、监控视频中的异常检测除了行为识别之外，异常检测技术也是现代监控视频技术中至关重要的一环。
异常检测技术的作用是对人、车辆等出现异常情况时进行实时的监控、报警。
当前常用的异常检测技术主要有以下几种：1. 行人异常监测：在视频监控的过程中，当出现跑进来、翻越、闯入等不正常的行为时，监控系统能够及时发出警报。
2. 应急事件监测：如火灾、洪水等自然灾害，以及恐怖袭击等重大事件，出现异常情况时能够及时进行响应。
3. 环境监控：检测监控视频中的环境情况，如气体检测、温度监测、湿度监测等，能够使安全管理人员及时处理问题。
通过异常检测技术，监控视频系统不仅能够识别不同类别的异常目标，同时将异常信息及时报警给管理人员。
三、监控视频技术的发展趋势监控视频技术的发展仍然处于高速发展的阶段，这其中最主要的趋势是工业化和智能化。
通过不断地技术创新，监控视频技术已经更加智能化。
人像检验鉴定标准
人像检验鉴定标准1. 引言人像检验鉴定是一项重要的法医学技术，旨在通过对人体特征的分析和比对，确定个体身份和相关信息。
在刑事侦查、法庭审判、人口统计等领域，人像检验鉴定扮演着不可或缺的角色。
本文将对人像检验鉴定标准进行深入研究，探讨其应用与发展。
2. 人像检验鉴定的定义与目的2.1 人像检验鉴定的定义根据相关法律法规和学术研究成果，我们可以将人像检验鉴定定义为通过对个体面部特征、身体特征等进行分析和比对，确定个体身份或相关信息的一种技术手段。
2.2 人像检验鉴定的目的- 确认犯罪嫌疑人身份：通过与嫌疑人或罪案现场留下的影像进行比对，确定嫌疑人是否在现场出现。
- 辅助司法审判：为法庭提供可靠证据，帮助司法机关做出公正判决。
- 辅助公安管理：应用于公安系统，协助破案和人口管理工作。
- 人口统计和社会管理：用于人口普查、社会福利发放、公共安全等方面，确保社会秩序和公共利益。
3. 人像检验鉴定的技术原理3.1 个体面部特征的分析个体面部特征包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形状和位置。
通过计算机图像处理技术，可以提取出这些特征，并进行比对分析。
3.2 身体特征的分析身体特征包括身高、体型、肤色等方面。
通过测量这些特征，并与数据库中的信息进行比对，可以确定个体身份。
4. 人像检验鉴定标准的制定与应用4.1 法律法规与标准制定机构在我国，人像检验鉴定标准主要由公安部门和司法机关制定。
相关法规包括《中华人民共和国刑事诉讼法》《中华人民共和国刑法》等。
此外，相关标准制定机构还包括司法鉴定机构和科研院校。
4.2 标准内容与应用范围- 人像检验鉴定的基本原则：包括科学性、准确性、可靠性、可复制性等。
- 人像检验鉴定的技术要求：包括图像采集、图像处理、特征提取等方面的要求。
- 人像检验鉴定的报告编写：包括报告格式、内容要求等方面的规定。
5. 人像检验鉴定标准的应用与发展5.1 应用领域扩展随着科技进步和社会需求，人像检验鉴定在各个领域得到了广泛应用。
低质模糊视频人像的综合性检验与同一认定
低质模糊视频人像的综合性检验与同一认定张大治;向宁;周鹏【期刊名称】《刑事技术》【年(卷),期】2015(000)004【摘要】以一起典型案件为例，探寻低质模糊视频人像的综合性检验方法。
将多个检材与样本视频链接为单一视频文件以便回放、搜寻和分析人像特征，根据人像特征的反映情况，确定以人像头部、五官形态、衣着、体型、体态五个方面作为检验内容与方向；从连续截取的视频原始画面中裁切出各类人像特征图片，按姿态、视角、方向相似的原则从中筛选用于比较分析的图片；分别对人像头部与五官形态特征、衣着款式特征、人像在行进过程中的头部姿态、摆臂姿态、步幅姿态、人像起落脚的步态特征以及人像的习惯性动作进行比较检验，并对人像身高进行测量。
在上述检验过程中，采用制作慢速播放的分屏比对视频的方法对反映在时间连续性上的动态特征进行呈现、比对和记录。
最后，综合评断了各类人像特征的一致性。
各类人像特征分别在各自维度上具有高度一致性，他们相互联系、相互补充、相互印证，优化并提升了各自的证明价值和证明力，构成了本案人像同一认定的客观依据。
搜集充分的、可比性强的各种影像资料与相关物证，采取多种方法，从多个维度进行比对检验，是模糊视频人像检验与同一认定的可行且有效途径。
【总页数】5页(P340-344)【作者】张大治;向宁;周鹏【作者单位】四川警察学院，四川泸州646000;四川省泸州市公安局物证鉴定所，四川泸州 646000;四川省泸州市公安局物证鉴定所，四川泸州 646000【正文语种】中文【中图分类】DF793.2【相关文献】1.模糊视频人像重建对比研究 [J], 林小英;蒋占卿2.辨认检验与视频中嫌疑人的同一认定 [J], 李海辉3.论物证理化检验中的种属认定和同一认定 [J], 夏健祥4.浅析人像同一性检验和人像识别技术 [J], 白琦瑞;董磊5.视频人像综合性检验在一起"零口供"盗窃案中的运用 [J], 张大治; 郭勇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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视频中人像动态特征检验
1 范围
本标准规定了法庭科学视频中人像动态特征检验的步骤和方法。
本标准适用于法庭科学领域声像资料鉴定中的视频中人像动态特征检验技术。
2 规范性引用文件
下列文件对于本文件的应用是必不可少的。
凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。
凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GA/T 1023—2013 视频中人像检验技术规范
3 术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。
3.1
人像动态特征dynamic human image characteristic
视频中记录的人像面部动态特征和体态特征，个体在特定生活环境、生活方式及个体生理原因中养成，并通过头部、颈部、躯干、四肢等身体部位表现出的各种习惯性动作和姿势特征，以及面部各个部位表现出的习惯性动作和表情特征。
3.2
面部动态特征dynamic facial characteristic
视频中的人像表现出的面部各部位习惯性动作特征。
3.3
体态特征posture characteristic
人体头部、颈部、躯干、四肢等习惯性姿势和动作特征，包括头部、躯干、上肢、下肢、腰部及脚部等姿态和动作等。
4 人像动态特征
4.1 面部动态特征
人像面部各个部位包括额头、眉、眼、鼻、耳、口、腮、颌等表现出的习惯性动作和表情特征。
4.2 头部姿态特征
人像的头正、低头、仰头、探头、偏头、点头、摇头、回望动作、方向等习惯性动作姿态。
4.3 肩部姿态特征
视频中的人像在行为动作过程中表现出的左、右肩高低对比及上下左右摇摆幅度，左、右肩前后倾及晃动的幅度等动作特征。
4.4 上肢姿态特征
4.4.1 视频中的人像在行为动作过程中表现出的上肢动作特征，包括双臂前后摆动、双臂体前摆动、双臂体后摆动、大臂不摆而小臂摆动的对称摆动，一侧手臂摆动幅度大而另一侧幅度小的不对称摆动，以及其它习惯性上肢动作特征。
4.4.2 视频中的人像在行为动作过程中表现出的左、右手握拳、手掌伸展以及手指的习惯性动作特征。
4.5 躯干姿态特征
视频中的人像在行为动作过程中表现出的躯干动作特征，包括前屈、后伸、侧屈以及弯腰等习惯性动作特征。
4.6 下肢姿态特征
4.6.1 视频中的人像在行为动作过程中表现出的臀部、膝部以及腿部动作特征，包括臀后突、臀前收、臀扭动等臀部动作特征，膝部、腿部的习惯性动作特征，以及运动过程中表现出的双腿动作差异特征等。
4.6.2 视频中的人像在行为动作过程中表现出的两足动作特征，包括踮脚，运动时X形腿、O形腿，内外八字等习惯性动作特征，以及运动过程中表现出的两足动作差异特征等。
5 检验类型
5.1 连贯时间段不同空间视频中的目标人。
5.2 非连贯时间段不同空间视频中的目标人。
6 要求
6.1 案件受理
6.1.1 登记送检单位、送检人姓名和联系电话。
6.1.2 检查送检材料（包括简要案情、样本、检材、检验要求）是否齐全和完好。
6.1.3 全面了解视频的拍摄条件及后期制作过程、拍摄对象情况。
6.1.4 如有需要可到实地拍摄测量，尽可能收集在拍摄时间、条件、构图、位置等方面与检材相近的样本。
6.1.5 送检单位在抓获犯罪嫌疑人时，要第一时间拍摄样本人物视频。
并在送检时将这些材料提供给受理单位。
6.2 送检材料
应当提供同时满足以下要求的材料：
a)简要案情、人物在视频上出现的时间及基本特征、视频与北京时间校准的时间差、
送检要求等内容；
b)送检与案件相关的所有原始视频，特殊格式的视频需要提供播放和转换软件；
c)视频质量必须达到图像清晰，层次分明，目标人形象清晰、完整；
d)样本人物视频要求：
1)制作标准，要与检材的制作参数相近；
2)拍摄角度应包括人像的正面、左右侧面、后面以及和视频中最佳反映被检验人
动态特征的角度。
7 检验步骤和方法
7.1 前期检验
7.1.1 全面了解案情。
7.1.2 对检材视频进行清晰化处理，记录处理的技术手段和步骤，并且保留原视频。
7.1.3 观察检材视频中被检验人的以下特征：
a)面部动态特征；
b)头部姿态特征；
c)肩部姿态特征；
d)上肢姿态特征；
e)躯干姿态特征；
f)下肢姿态特征。
7.2 分别检验
7.2.1 样本的收集
7.2.1.1 收集拍摄有被检验人的视频资料，以便利用各种人体的动态特征。
7.2.1.2 通过控制拍摄条件及让被检验人变换动作等方式，拍摄与检材人像条件一致或相近的实验样本。
7.2.2 检材人像和样本人像的处理和制作
7.2.2.1 分别截取检材视频和样本视频上反映出被检验人的人体动态特征的片断或图片，供比较检验使用。
7.2.2.2 样本人像若不清晰，可通过图像处理技术对其进行处理，并将处理的视频制作成人像视频片断。
7.3 比较检验
对检材视频中的目标人和样本视频中被检验人动态特征进行比对。
7.4 综合评判
充分考虑以下各方面的因素对差异点和符合点进行分析：
a)拍摄角度、拍摄条件等；
b)被检验人的身高体形；
c)被检验人的运动；
d)被检验人的穿戴；
e)被检验人伪装或者整形；
f)人体自然发育生长；
g)时空关系；
h)个体性的动态特征。
根据对检材人像与样本人像的动态特征符合点和差异点的分析和评价结果，综合评断检材人像与样本人像的动态特征符合点和特征差异点的总体价值。
8 检验结果
列举检材和样本中的人像动态特征的符合点和差异点，并作出分析和解释，按照GA/T 1023—2013的规定和要求给出检验意见。